Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw een deep learning model voor medische beeldclassificatie en diagnose
Machine learning, deep learning, GenAI, computer vision,
Ik ben een Data Scientist die zich specialiseert in Python, Scikit-learn, Pandas, NumPy en Streamlit. Ik ontwikkel voorspellende modellen, regressie- en classificatiesystemen en oplossingen voor tijdr...
Over deze dienst
Ben je op zoek naar nauwkeurige en betrouwbare medische beeldclassificatie met behulp van deep learning?
Ik ontwikkel een op maat gemaakt deep learning model om medische beelden zoals röntgenfoto's, MRI's en huidlaesiescans te analyseren en te classificeren, zodat onderzoekers, clinici en health-tech startups sneller data-gedreven beslissingen kunnen nemen.
Wat ik aanbied:
Beeldclassificatie met CNN (ResNet, VGG, EfficientNet)
Detectie van ziekten in binair en multi-class vorm
Transfer learning voor hoge nauwkeurigheid op kleine datasets
Verwarringsmatrix, nauwkeurigheid- en verliesrapporten
Schoon, goed commentaar Python-code
Model exporteren (H5 / SavedModel formaat)
Tools & Frameworks:
TensorFlow, Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Waarom voor mij kiezen?
Ik ben gespecialiseerd in medische beeldvorming projecten met echte praktische ervaring. Ik lever productieklaar modellen met volledige documentatie zodat je precies weet wat er is gebouwd.
Neem contact met me op voordat je bestelt om je dataset en wensen te bespreken.
Laten we iets bouwen dat echt een verschil maakt in de gezondheidszorg.
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Q1: Met welke soorten medische beelden kan ik werken?
Ik kan werken met röntgenfoto's, MRI-scans, CT-scans, huidlaesies, histopathologiedia's en retinalafbeeldingen. Zolang je data in standaard afbeeldingsformaten is (JPG, PNG, DICOM), kan ik er een model omheen bouwen.
Q2: Wat als ik geen grote dataset heb?
Geen probleem. Ik gebruik transfer learning technieken met vooraf getrainde modellen zoals ResNet en EfficientNet, die speciaal ontworpen zijn om hoge nauwkeurigheid te leveren, zelfs op kleine datasets.
Q3: Wat krijg ik als eindproduct?
Je ontvangt het getrainde modelbestand (H5 of SavedModel), volledige Python broncode, een prestatieverslag inclusief nauwkeurigheid, verliescurves en verwarringsmatrix, en een README-bestand met uitleg over hoe je het model gebruikt.
Q4: Moet ik mijn dataset voorbereiden voordat ik bestel?
Idealiter ja — afbeeldingen moeten georganiseerd zijn in gelabelde mappen. Als je hulp nodig hebt bij dataset voorbereiding of annotatie, neem dan eerst contact met me op en ik kan dat als extra service toevoegen.
